python - 如何迭代tensorflow，python中每个嵌套张量的第一个元素？

Question

我正在使用一个如下所示的张量:

X = tf.constant([['a', 'y', 'b'],
              ['b', 'y', 'a'],
              ['a', 'y', 'c'],
              ['c', 'y', 'a'],
              ['a', 'y', 'd'],
              ['c', 'y', 'd'],
              ['b', 'y', 'c'],
              ['f', 'y', 'e']])

我希望以能够检索每个嵌套张量的第一个元素(即“a”、“b”、“a”、“c”……)的方式迭代此操作，并执行一些操作该迭代中的操作。

我尝试过使用 tf.slice() 操作，但我是 tensorflow 新手，无法弄清楚如何进行操作。任何帮助将不胜感激。谢谢!

Answer 1

您可能还没有评估张量。使用 tensor.eval() 或 session.run(tensor) 评估结果:

import tensorflow as tf

X = tf.constant([['a', 'y', 'b'],
              ['b', 'y', 'a'],
              ['a', 'y', 'c'],
              ['c', 'y', 'a'],
              ['a', 'y', 'd'],
              ['c', 'y', 'd'],
              ['b', 'y', 'c'],
              ['f', 'y', 'e']])

with tf.Session() as sess:
  for i in X[:,0].eval():
    element= i.decode("utf-8") 
    print(element)

  # Or using sess.run()
  #for j in sess.run(X[:,0]):
  #  element= j.decode("utf-8") 
  #  print(element)

输出:

a
b
a
c
a
c
b
f